Quali sono i fattori più importanti per la felicità?

Librerie ed importazione

Happiness <- read.csv("2019.csv")

library(plyr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(corrgram)    
library(corrplot)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(ggthemes)
library(reshape2)
library(data.table)
library(modelr)
library(GGally)
library(plotly)

Ordinamento

# Creo una colonna Continent per poi fare delle osservazioni

Happiness$Continente <- NA

#Cambio nome alle colonne per chiarezza

names(Happiness)[names(Happiness) == 'Country.or.region'] <- 'Stato'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Freedom.to.make.life.choices'] <- 'Libertà'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Healthy.life.expectancy'] <- 'AspettativaDiVita'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Perceptions.of.corruption'] <- 'IndicePercCorruzione'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Social.support'] <- 'SupportoSociale'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Generosity'] <- 'Generosità'
names(Happiness)[names(Happiness) == 'Score'] <- 'Punteggio'

#Non ho trovato funzioni che raggruppassero per continente, definisco un vettore con gli stati appartenenti a ciascuno

Happiness$Continente[which(Happiness$Stato %in% c("Israel", "United Arab Emirates", "Singapore", "Thailand", "Taiwan Province of China", "Qatar", "Saudi Arabia", "Kuwait", "Bahrain", "Malaysia", "Uzbekistan", "Japan","South Korea", "Turkmenistan", "Kazakhstan", "Turkey", "Hong Kong S.A.R., China", "Philippines","Jordan", "China", "Pakistan", "Indonesia", "Azerbaijan", "Lebanon", "Vietnam","Tajikistan", "Bhutan", "Kyrgyzstan", "Nepal", "Mongolia", "Palestinian Territories","Iran", "Bangladesh", "Myanmar", "Iraq", "Sri Lanka", "Armenia", "India", "Georgia","Cambodia", "Afghanistan", "Yemen", "Syria"))] <- "Asia"

Happiness$Continente[which(Happiness$Stato %in% c("Norway", "Denmark", "Iceland", "Switzerland","Finland","Netherlands", "Sweden", "Austria", "Ireland", "Germany","Belgium", "Luxembourg", "United Kingdom", "Czech Republic","Malta", "France", "Spain", "Slovakia", "Poland", "Italy",
"Russia", "Lithuania", "Latvia", "Moldova", "Romania","Slovenia", "North Cyprus", "Cyprus", "Estonia", "Belarus","Serbia", "Hungary", "Croatia", "Kosovo", "Montenegro","Greece", "Portugal", "Bosnia and Herzegovina", "Macedonia","Bulgaria", "Albania", "Ukraine"))] <- "Europa"

Happiness$Continente[which(Happiness$Stato %in% c("Canada", "Costa Rica", "United States", "Mexico",  
"Panama","Trinidad and Tobago", "El Salvador", "Belize", "Guatemala","Jamaica", "Nicaragua", "Dominican Republic", "Honduras","Haiti"))] <- "Nord America"

Happiness$Continente[which(Happiness$Stato %in% c("Chile", "Brazil", "Argentina", "Uruguay","Colombia", "Ecuador", "Bolivia", "Peru","Paraguay", "Venezuela"))] <- "Sud America"

Happiness$Continente[which(Happiness$Stato %in% c("New Zealand", "Australia"))] <- "Australia"
Happiness$Continente[which(is.na(Happiness$Continent))] <- "Africa"

# sposto la colonna continente affianco allo stato e la rendo fattore per poterci operare

Happiness <- Happiness %>% select(Stato,Continente, everything())
Happiness$Continente <- as.factor(Happiness$Continente)

Quali sono gli stati più felici?

# Quali sono gli stati più felici? sono già in ordine prendo i primi 5
Happiness %>%
  slice(1:5) %>%
  ggplot(aes(x = Stato, y = Punteggio , fill = Stato)) +
    geom_bar(stat = "identity") + theme_clean() +
    labs(title='Top 5 stati più felici')+
    theme(plot.title=element_text(size=20, hjust=0.5, face='bold'))+
    theme(axis.title = element_text(family = "Helvetica", size = (8)))

Quale è il Continente più felice?

plot_ly(Happiness,x=~Continente,
        y=~Punteggio,
        type="box",
        boxpoints="all",
        pointpos = -1.8,
        color=~Continente) %>%
  layout(xaxis=list(showticklabels = FALSE),
         margin=list(b = 100))

# come mai in nord america un paese è cosi tanto sotto la media?

Happiness %>%
  filter(Continente == "Nord America") %>%
  arrange(Punteggio) %>%
  slice(1)

##   Stato   Continente Overall.rank Punteggio GDP.per.capita SupportoSociale
## 1 Haiti Nord America          147     3.597          0.323           0.688
##   AspettativaDiVita Libertà Generosità IndicePercCorruzione
## 1             0.449   0.026      0.419                 0.11

# haiti, paese devastato da terremoti, uragani, criminalità, povertà, classe politica, presidente assassinato

library(rworldmap)

df <- data.frame(
  country=Happiness$Stato,
  value=Happiness$Punteggio)

Mappa <- joinCountryData2Map(df, joinCode="NAME", nameJoinColumn="country")

## 152 codes from your data successfully matched countries in the map
## 4 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 91 codes from the map weren't represented in your data

mapCountryData(Mappa, nameColumnToPlot="value", mapTitle="Mappa globale per Felicità",colourPalette=c("white","green"))

Quale è la correlazione tra i fattori che contribuiscono alla felicità?

# correlazione tra le colonne numeriche

# se prendessimo anche il rank avremmo delle correlazioni ovvie, piu basso è il rank più alto sarà lo score e quindi porta ad una correlazione inversa scontata, analizziamo le altre variabili

correlazione1 = cor(Happiness[c(4:10)])
corrplot(correlazione1, method = "ellipse")

# risultato
# come possiamo notare l'economia e l'aspettativa di vita (salute) e il supporto sociale giocano un ruolo importante nel contribuire alla felicità

Le variabili più significative sembrano essere l’aspettativa di vita, il fattore economico e il supporto sociale/familiare, creiamo dei modelli per ciascuno

MODELLO PER GDP.PER.CAPITA

# analizzo quanto influenzano le variabili esplicative sul punteggio totale

ggplot(Happiness, aes(x = GDP.per.capita, y = Punteggio)) + geom_point()

mod1 = lm(Punteggio ~ GDP.per.capita, data = Happiness)

summary(mod1) # r^2 0.63

mod1$coefficients

# risultato deludente 0.6 circa r^2

# To visualise a model, it is very useful to be able to generate 
# an evenly spaced grid of points from the data
(grid <- data_grid(Happiness, GDP.per.capita))

# add values predicted by the model over the grid
(grid <- add_predictions(grid, mod1))

# plot both observed and predicted values
ggplot(Happiness, aes(x = GDP.per.capita)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = GDP.per.capita), shape = 20, size = 3) + # observed values
  geom_line(data = grid, mapping = aes(y = pred), colour = "blue") # predicted values

ggplot(Happiness, aes(x = GDP.per.capita)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = Continente), shape = 20, size = 3) +
  labs(colour="Continente")+# observed values
  geom_line(data = grid, mapping = aes(y = pred), colour = "blue") 

# add predictions to the model
(HappinessM <- add_predictions(Happiness, mod1))

# add residuals to the model
(HappinessM <- add_residuals(Happiness, mod1))

# histogram of residuals (mean is always 0)
ggplot(HappinessM, aes(resid)) + 
  geom_freqpoly(binwidth = 0.5)

# scatterplot of residuals (plot residuals as outcomes)
ggplot(HappinessM, aes(GDP.per.capita, resid)) + 
  geom_ref_line(h = 0) +
  geom_point() 

MODELLO PER ASPETTATIVA DI VITA

ggplot(Happiness, aes(x = AspettativaDiVita, y = Punteggio)) + geom_point()

mod2 = lm(Punteggio ~ AspettativaDiVita, data = Happiness)

summary(mod2) # 0,6

mod2$coefficients

# risultato deludente 0.6 circa r^2

# To visualise a model, it is very useful to be able to generate 
# an evenly spaced grid of points from the data
(grid2 <- data_grid(Happiness, AspettativaDiVita))

# add values predicted by the model over the grid
(grid2 <- add_predictions(grid2, mod2))

# plot both observed and predicted values
ggplot(Happiness, aes(x = AspettativaDiVita)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = AspettativaDiVita ), shape = 20, size = 3) + # observed values
  geom_line(data = grid2, mapping = aes(y = pred), colour = "blue") # predicted values

ggplot(Happiness, aes(x = AspettativaDiVita)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = Continente ), shape = 20, size = 3) + 
    labs(colour="Continente")+# observed values
  geom_line(data = grid2, mapping = aes(y = pred), colour = "blue")

# add predictions to the model
(HappinessM2 <- add_predictions(Happiness, mod2))

# add residuals to the model
(HappinessM2 <- add_residuals(Happiness, mod2))

# histogram of residuals (mean is always 0)
ggplot(HappinessM2, aes(resid)) + 
  geom_freqpoly(binwidth = 0.5)

# scatterplot of residuals (plot residuals as outcomes)
ggplot(HappinessM2, aes(AspettativaDiVita, resid)) + 
  geom_ref_line(h = 0) +
  geom_point() 

MODELLO PER SUPPORTO SOCIALE

ggplot(Happiness, aes(x = SupportoSociale, y = Punteggio)) + geom_point()

mod3 = lm(Punteggio ~ SupportoSociale, data = Happiness)

summary(mod3) # 0,6

mod3$coefficients

# risultato deludente 0.6 circa r^2

# To visualise a model, it is very useful to be able to generate 
# an evenly spaced grid of points from the data
(grid3 <- data_grid(Happiness, SupportoSociale))

# add values predicted by the model over the grid
(grid3 <- add_predictions(grid3, mod3))

# plot both observed and predicted values
ggplot(Happiness, aes(x = SupportoSociale)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = SupportoSociale), shape = 20, size = 3) + # observed values
  geom_line(data = grid3, mapping = aes(y = pred), colour = "blue") # predicted values

ggplot(Happiness, aes(x = SupportoSociale)) +
  geom_point(aes(y = Punteggio, color = Continente), shape = 20, size = 3) +
      labs(colour="Continente")+# observed values
  geom_line(data = grid3, mapping = aes(y = pred), colour = "blue")

# add predictions to the model
(HappinessM3 <- add_predictions(Happiness, mod3))

# add residuals to the model
(HappinessM3 <- add_residuals(Happiness, mod3))

# histogram of residuals (mean is always 0)
ggplot(HappinessM3, aes(resid)) + 
  geom_freqpoly(binwidth = 0.5)

# scatterplot of residuals (plot residuals as outcomes)
ggplot(HappinessM3, aes(SupportoSociale, resid)) + 
  geom_ref_line(h = 0) +
  geom_point() 

#Correlazione per GDP, salute, supporto sociale

cor_data<-Happiness[,c(5,6,7)]
cor(cor_data)

##                   GDP.per.capita SupportoSociale AspettativaDiVita
## GDP.per.capita         1.0000000       0.7549057         0.8354621
## SupportoSociale        0.7549057       1.0000000         0.7190095
## AspettativaDiVita      0.8354621       0.7190095         1.0000000

plot(cor_data)

ggpairs(cor_data)

## Il risultato è che il fattore economico, aspettativa di vita è il supporto sociale/familiare giocano un ruolo importante, analizziamo per ciascun continente quanto impattano

ggplot(subset(Happiness, Happiness$Continente != "Australia"), aes(x = AspettativaDiVita, y = Punteggio)) + 
  geom_point(aes(color=Continente), size = 3, alpha = 0.8) +  
  geom_smooth(aes(color = Continente, fill = Continente), 
              method = "lm", fullrange = TRUE) +
  facet_wrap(~Continente) +
  theme_bw() + labs(title = "Scatter plot plot con linea di regressione")+
  theme(plot.title=element_text(size=15, hjust=0.5, face='bold'))

# la correlazione tra il punteggio e l'aspettativa di vita è piu alta  in euopa, nord,america, ed asia

ggplot(subset(Happiness, Happiness$Continente != "Australia"), aes(x = GDP.per.capita, y = Punteggio)) + 
  geom_point(aes(color=Continente), size = 3, alpha = 0.8) +  
  geom_smooth(aes(color = Continente, fill = Continente), 
              method = "lm", fullrange = TRUE) +
  facet_wrap(~Continente) +
  theme_bw() + labs(title = "Scatter plot plot con linea di regressione")+
  theme(plot.title=element_text(size=15, hjust=0.5, face='bold'))

# Per le variabili viste prima la tendenza è simile anche se più marcata in europa/nordamerica, analizziamo le altre per trarne delle conclusioni!

ggplot(subset(Happiness, Happiness$Continente != "Australia"), aes(x = IndicePercCorruzione, y = Punteggio)) + 
  geom_point(aes(color=Continente), size = 3, alpha = 0.8) +  
  geom_smooth(aes(color = Continente, fill = Continente), 
              method = "lm", fullrange = TRUE) +
  facet_wrap(~Continente) +
  theme_bw() + labs(title = "Scatter plot con linea di regressione")+
  theme(plot.title=element_text(size=15, hjust=0.5, face='bold'))

ggplot(subset(Happiness, Happiness$Continente != "Australia"), aes(x = Generosità, y = Punteggio)) + 
  geom_point(aes(color=Continente), size = 3, alpha = 0.8) +  
  geom_smooth(aes(color = Continente, fill = Continente), 
              method = "lm", fullrange = TRUE) +
  facet_wrap(~Continente) +
  theme_bw() + labs(title = "Scatter plot con linea di regressione")+
  theme(plot.title=element_text(size=15, hjust=0.5, face='bold'))

Come mai in Africa la linea di regressione tende verso il basso rispetto alle altre?